大模型与生成式人工智能研究

本研究探讨了GPT-4在无主持可用性测试中生成后续问题的有效性，揭示了其在获取用户反馈细节方面的潜力。

生成式AI聊天机器人在教练场景中的采用和效果优于脚本式聊天机器人，但在目标达成方面无显著差异。

本研究提出了一种基于大模型检索增强生成的气象数据库问答模型，显著提升了气象领域智能问答系统的准确性和效率。

本文探讨了生成式AI大模型结合知识库与AI Agent在知识挖掘中的应用，提出了全流程自主化、智能化的知识挖掘方法。

教育大模型智能体利用生成式AI技术，推动教育数字化转型，赋能精准教学与个性化学习。

这篇综述探讨了基于大模型的具身智能系统，展示了其在感知、规划和控制方面的强大潜力及其广泛应用前景。

本文从ESG视角构建了人工智能大模型风险治理框架，提出了技术治理和制度创新的双管齐下策略。

本文提出了一种基于大语言模型的弱监督方法，用于从法律文档中自动提取关键属性，显著提升了法律判决和法规预测的准确性。

本文提出了一种结合大模型微调与图神经网络的知识图谱问答方法，显著提升了问答系统的准确性和适应性。

本文探讨了政务大模型如何通过结构、过程和功能的优化，赋能数字政府治理，提升政府效能。

本文提出了一种用户响应式场景下的大语言模型驱动的AI问答框架，特别适用于医疗分诊等复杂场景，显著提升了模型的主动引导能力。

本文通过技术预见方法，探讨了大模型在教育领域的应用前景及其潜在影响，为教育决策者提供了新的思考和行动框架。

这项研究探讨了阴谋论信念、控制点和可解释AI体验如何影响人们对AI的态度，揭示了文化差异在AI接受度中的重要作用。

大型语言模型在预测神经科学实验结果方面超越了人类专家，展示了AI在科学研究中的巨大潜力。

研究发现，计算机辅助的帮助选项对第二语言听力理解有显著促进作用，且效果受多种因素调节。

本研究构建了Huang-Di大语言模型，通过生成式AI技术实现中医古籍的深度数字化与知识服务。

本文提出了一种融合知识图谱和大语言模型的高校科研管理问答系统，显著提升了科研信息检索的准确性和效率。

本文通过对比分析多种检索增强生成（RAG）方法，提出了优化RAG过程的策略，显著提升了大型语言模型（LLM）的响应准确性和效率。

研究表明，大型语言模型在引用上下文分析中的一致性优于人类，但预测性能较差，无法完全替代人类注释者。

本研究通过潜在剖面分析揭示了中国大学生在使用大语言模型进行英语学习时的三种不同参与模式。